Expertises
Expertise Python : API, traitement de données, automatisation et IA
Python est le langage de référence pour le traitement de données, l'automatisation et l'intelligence artificielle, et un excellent choix pour les API grâce à FastAPI et Django. Les versions récentes ont nettement amélioré les performances et le typage, ce qui en fait un langage sérieux pour la production.
Agencei utilise Python pour les API FastAPI, les pipelines d'import et de transformation de données, les scripts de migration, les automatisations métier et les agents IA qui s'appuient sur des modèles de langage. Nous écrivons du Python typé, testé avec pytest et déployé en conteneurs.
Cette expertise s'adresse aux entreprises qui doivent connecter des systèmes, fiabiliser des traitements manuels ou intégrer de l'IA dans leurs processus, sans dépendre d'une plateforme fermée.
Cas d'utilisation
API FastAPI
Services REST asynchrones, validation Pydantic, documentation OpenAPI automatique, idéaux pour exposer des modèles ou des traitements de données.
Pipelines de données
Import, nettoyage et transformation de fichiers, d'API et de bases, orchestrés avec des tâches planifiées, Airflow ou Prefect.
Migrations de données
Scripts idempotents pour transférer et transformer des données entre bases, CMS ou ERP, avec vérifications et rapports d'écarts.
Agents et assistants IA
Agents qui interrogent vos données, appellent vos outils et exécutent des tâches, construits avec des bibliothèques comme LangChain, LangGraph ou le SDK du fournisseur de modèle.
Automatisation métier
Génération de documents, rapprochements, notifications, extraction d'informations de courriels ou de PDF, remplaçant des traitements manuels répétitifs.
Applications Django
Back-offices et portails riches en données avec l'administration Django, l'ORM et un système de droits éprouvé.
Types de projets
- API FastAPI ou Django REST
- Pipeline ETL ou ELT
- Script de migration de données
- Agent IA connecté aux outils métier
- Automatisation de processus
- Back-office Django
- Service de scoring ou de classification
Intégration avec les autres technologies
Python + PostgreSQL
SQLAlchemy ou l'ORM Django, migrations Alembic, et exploitation de pgvector pour la recherche sémantique dans les projets IA.
Python + Docker + AWS
Conteneurs sur ECS ou Kubernetes pour les services, AWS Lambda pour les fonctions événementielles, S3 pour les fichiers et SQS pour les files.
Python + frontend React ou Next.js
L'API FastAPI expose un schéma OpenAPI utilisé pour générer les types TypeScript du frontend.
Python + modèles d'IA
Appels aux API de modèles de langage, exécution locale de modèles open source, bases vectorielles et évaluation des résultats.
Python + Node.js ou Java
Python prend en charge la donnée et l'IA à côté d'un backend principal existant, via une API interne ou une file de messages.
Exemples de problèmes résolus
Traitement quotidien qui dure des heures
Profilage, vectorisation avec pandas ou Polars, requêtes SQL déportées vers la base et parallélisation des étapes indépendantes.
Import de données qui échoue à mi-parcours
Réécriture en lots idempotents avec points de reprise, validation en amont et journal des lignes rejetées.
Agent IA qui répond hors sujet
Amélioration de la récupération de contexte (RAG), découpage des documents, définition précise des outils et mise en place d'une évaluation automatisée.
Dépendances Python incohérentes entre machines
Passage à uv ou Poetry avec fichier de verrouillage, image Docker reproductible et versions Python explicites.
API Python lente sous charge
Adoption de FastAPI asynchrone, pool de connexions, mise en cache et déport des calculs lourds vers des workers Celery ou des tâches en arrière-plan.
Questions fréquentes
Python est-il assez rapide pour une API en production ?
Oui pour la grande majorité des API métier. FastAPI avec un serveur ASGI supporte une forte concurrence, et les traitements lourds sont déportés vers des workers ou des bibliothèques compilées comme NumPy ou Polars.
FastAPI ou Django ?
FastAPI pour les API légères, asynchrones et orientées données ou IA. Django lorsque vous avez besoin d'une administration prête à l'emploi, d'un ORM complet et d'un cadre très structurant.
Pouvez-vous intégrer l'IA dans nos outils existants ?
Oui. Python est le langage naturel pour cela : nous construisons un service qui interroge vos données et vos API, et nous l'exposons à vos outils actuels sans les réécrire.
Comment assurez-vous la qualité du code Python ?
Typage vérifié avec mypy ou pyright, formatage et lint avec Ruff, tests pytest, gestion des dépendances verrouillée et exécution de tout cela dans la CI.
Comment déployez-vous les applications Python ?
En conteneurs Docker sur Kubernetes ou ECS pour les services, en fonctions Lambda pour les traitements événementiels, avec des variables d'environnement et des secrets gérés hors du code.
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